NVIDIA驅動最新Facebook深度網路機器學習

NVIDIA 今天宣布 Facebook 將使用 NVIDIA Tesla 加速運算平台來驅動Facebook新一代的運算系統,藉此來實現更廣泛的機器學習應用。即使使用運算最快的電腦訓練複雜深度神經網路來指揮機器學習往往都需耗上不少時間,從數天甚至到數星期,但 Tesla 平台能大幅減少 10 20 倍的時間,讓開發者們可以更快地創新並訓練更為繁雜的網路,並提供消費者更棒的功能。

Facebook 是第一個採用NVDIATesla M40 GPU加速器來訓練深度神經網路的公司。這加速器將在 Facebook 人工智慧研究團隊針對神經網路訓練所設計的全新專用系統 Big Sur運算平台扮演重要的角色。NVIDIA Facebook 的工程師們共同優化 Big Sur 的設計來讓機器學習作業負載最大化,包含由多顆 Tesla GPU 進行大量神經網路訓練。 Big Sur Facebook 現行使用的系統快兩倍,這也將能加倍神經網路訓練的數量,幫助發展更精確的模組與以及更多不同種類的進階應用。

除此之外Big Sur運算系統將首次開放原始碼,Facebook為了實踐開放AI作業以及社群分享等相關的承諾,希望透過開放原始碼,讓全世界的AI研究人員更能輕易分享以及改進目前的技術

除了可以減少訓練神經網路的時間以外,GPU還有其他多項的優勢。不同世代的GPU架構的相容性可以讓未來GPU升級時可以無縫的更換,並提升速度。

NVIDIA強大的GPU加持下,未來的深度神經網路將會有更大的應用,非常值得我們期待。Nvidia-Wallaper-widescreen-2

Tommy Wu

關於 Tommy Wu

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